Zastosowanie metod GIS w geologii poszukiwawczej 1300-WM-ZGISGP
Blok I:
Zajęcia rozpoczną się od zapoznania z obszarem badań oraz nakreślenia celów i planowanego postępowania z uwzględnieniem specyficznych warunków geologicznych. Na etapie analitycznym kluczowe jest zrozumienie elementów, które decydują o strukturze zmienności i formie zalegania koncentracji składnika użytecznego. Zadanie to wymaga zdefiniowania konceptualnego (ang. knowledge-driven) modelu złoża (np. stratoidalne i gniazdowo-soczewkowe sensu Nieć et al., 2010). W tym celu określone zostanie kryterium identyfikacji stref perspektywicznych i płonnych, poprzez określenie brzeżnej zawartości składnika użytecznego o wartości gospodarczej. Model złoża będzie stanowić także
podstawę doboru warstw informacyjnych (ang. factor maps), które pośrednio bądź bezpośrednio są wskaźnikami perspektywicznych stref złożowych. Efektem końcowym prospekcji złożowej z wykorzystaniem narzędzi analiz przestrzennych GIS będą różne warianty map obszarów perspektywicznych wystąpienia koncentracji składnika użytecznego surowca bursztynowego na analizowanym obszarze. Warstwy informacyjne podlegają integracji w postaci sieci wnioskowania (ang. inference network), która przybliża schemat myślenia geologa złożowego, prowadząc do
utworzenia jednego zbioru – jakim jest mapa perspektywicznych partii surowcowych. W trakcie prowadzonych zajęć studenci zapoznają się z podstawami funkcjonowania następujących metod agregacji warstw danych geologicznych: Nakładanie Priorytetowe, Logika Rozmyta oraz Weights of Evidence.
Blok II:
Blok zacznie się od zapoznania się z podstawową składnią języka SQL, typów danych oraz funkcjami podstawowymi (wbudowane). Następnie studenci zapoznają się z rozczeżoną składnią SQL z dodatkowymi funkcjami dla danych zawierających informację geometryczną czy geograficzną, na podstawie zakładki POSTGIS w RDBMS PostgreSQL. SQL zostanie zastosowany na danych geologicznych, demonstrując jak działa obliczenia po stronie serweru.
W drugiej części bloku studenci będą zapoznane z podstawami języka Python. W końcowym etapie zostanie przećwiczone jak praktycznie zastosować Python w automatyzacji prac w ArcGIS za pomocą modułu ArcPy.
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Po opanowaniu wiadomości i umiejętności przekazywanych w ramach praktikum „student:
• Potrafi zaproponować zestaw warstw informacyjnych w celu wskazania obszarów perspektywicznych zgodnie z przyjętym konceptualnym modelem złoża.
• Zna założenia oraz podstawy funkcjonowania następujących metod nakładania warstw informacyjnych: Nakładanie Priorytetowe, Logika Rozmyta oraz Weights of Evidence.
• Zna ograniczenia stosowania wyżej wymienionych metod.
• Umie samodzielnie przygotować szereg warstw informacyjnych determinujących potencjał surowcowy, dostępność górniczą w środowisku oprogramowania GIS.
• Potrafi zinterpretować uzyskane efekty analiz i wskazać przesłanki do występowania stref koncentracji składnika użytecznego.
Efekty uczenia się dla kierunku Geologia poszukiwawcza
Efekty uczenia się w obszarze wiedzy:
K_W01 - ma pogłębioną wiedzę na temat procesów i czynników kształtujących Ziemię w zakresie geologii czwartorzędu, geomorfologii, stratygrafii, sedymentologii, paleontologii, geochemii, mineralogii, petrologii, geologii złóż
K_W02 - zna metody pozyskiwania i opracowywania materiałów geologicznych do celów zawodowych z wykorzystaniem technik komputerowych, poznaje metody i narzędzia do tworzenia różnorodnych modeli geologicznych w oparciu o bazy danych
K_W04 - pzna metody statystyczne dla celów korelacji, klasyfikacji powtarzalnych cech geologicznych oraz biometrii
K_W05 - ma pogłębioną wiedzę na temat modeli środowiska geologicznego i geograficznego, baz geoprzestrzennych danych geologicznych i środowiskowych, posiada znajomość specjalistycznego oprogramowania, wprowadzania, przetwarzania i sposobów wizualizacji danych w programach opartych na bazach danych geologicznych
K_W08 - ma wiedzę w zakresie specjalistycznych programów komputerowych, zna zasady metodyczne modelowania geologicznego, ma wiedzę w zakresie planowania badań w celach modelowych, zna zasady schematyzacji warunków geologicznych dla potrzeb modelowych
K_W12 - zna metody pozwalające na prezentację wyników badań w ujęciu statystycznym. Zna metody referowania wyników badań oraz referowania stanu wiedzy odnoszącej się do tych badań na podstawie istniejącej literatury krajowej i obcej; zna i prawidłowo stosuje terminy w języku obcym (j. angielskim) w zakresie geologii, ze szczególnym uwzględnieniem terminologii związanej z wdrażaniem europejskich norm
Efekty uczenia się w obszarze umiejętności:
K_U02 - ukorzysta w sposób pogłębiony z zasobów internetowych danych geologicznych, potrafi dokonać ich weryfikacji, wykorzystuje do obliczeń geologicznych proste oraz zaawansowane programy komputerowe, interpretuje wyniki obliczeń w sposób opisowy lub graficzny
K_U04 - umie samodzielnie zanalizować zgromadzony materiał naukowy, zinterpretować otrzymane wyniki badań i wyciągnąć stosowne wnioski w oparciu o własne doświadczenia i najnowsze dane literaturowe
K_U09 - zna i stosuje prawo geologiczne i górnicze oraz akty prawne związane
z działalnością geologiczną, wykazuje umiejętność projektowania prac w celu obliczania zasobów złóż kopalin użytecznych, zna podstawy prawidłowej gospodarki surowcowej i jej aspekty ekonomiczne
Efekty uczenia się w obszarze kompetencji społecznych:
K_K01 - jest gotów do ciągłego podnoszenia swoich zawodowych kompetencji oraz znajdowania nowych technologii w celu rozwiązywania problemów badawczych poprzez zapoznawanie się z literaturą fachową i aktami prawnymi
K_K02 - umie zaplanować etapy przygotowawcze do wykonania prezentacji i prac zaliczeniowych
Kryteria oceniania
W trakcie prowadzenia zajęć, postępy prac będą systematycznie oceniane przez prowadzącego, co będzie brane pod uwagę przy końcowej ocenie, na którą składać się będzie również wykonana przez studenta praca zaliczeniowa.
Zaliczenie na ocenę na podstawie wykonanej przez studenta pracy zaliczeniowej. Warunkiem wystawienia oceny z pracy zaliczeniowej przez osobę prowadzącą zajęcia są co najwyżej dwie nieobecności podlegające usprawiedliwieniu. Zaliczenie poprawkowe odbywa się na podstawie kolokwium składającego się z dwóch zadań, po jednym z każdego bloku.
Praktyki zawodowe
brak
Literatura
Agterberg, F.P., Bonham-Carter, G.F., and Wright, D.F. (1990). Statistical pattern integration for mineral exploration. In Computer Applications in Resource Exploration and Assessment for Minerals and Petroleum (eds G.Gaal and D.F.Merriam). Pergamon, Oxford.
Agterberg, F.P and Bonham-Carter, G.F. (1999). Logistic regression and weights of evidence in mineral exploration. Proceedings APCOM Symposium.
Cheng, Q., Agterberg, F.P., 1999. Fuzzy Weights of Evidence Method and Its Application in Mineral Potential Mapping. Natural Resources Research. 8: 27.
Deutsch C.V. Geostatistical reservoir modelling. Applied Geostatistics Series. Oxford University Press. 2002
Hartley B. K. 2014. Evaluation of Weights of Evidence to Predict Gold Occurrences in Northern Minnesota's Archean Greenstone Belts. MSc thesis. Faculty of the Usc Graduate School, University Of Southern California
Namysłowska-Wilczyńska B., 2006: Geostatystyka. Teoria i zastosowania. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław.
Nannan Zhanga, Kefa Zhoua, 2015. Mineral prospectivity mapping with weights of evidence and fuzzy logic methods. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 29: 2639–2651
Zawadzki J. 2011. Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej. p. 132
Documentation of Python:
https://www.Python.org/doc/
Documentation of PostgreSQL:
https://www.postgresql.org/docs/
Documentation of POSTGIS:
https://postgis.net/documentation/
Documentation of Arcpy:
https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/latest/analyze/Python
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: